研究前沿：香港科技大学磁性拓扑绝缘体-低温存内计算 | Nature Materials

今日新材料 · 公众号 · · 2025-01-28 00:00

正文

机器学习算法，可有效实现基本量子计算任务，如量子纠错和量子控制。在低温时，这些算法的有效硬件实现是必不可少的。

今日，香港科技大学Yuting Liu, Albert Lee, Kun Qian，邵启明Qiming Shao等，在Nature Materials上发文，利用磁性拓扑绝缘体作为忆阻器（称为磁性拓扑忆阻器），报道了一种基于手征边缘态和拓扑表面态共存的低温存内计算方案。

巨反常霍尔效应的忆阻开关和读取，具有高能量效率、高稳定性和低随机性。利用四个磁拓扑忆阻器，在概念验证分类任务中，实现了高精度。大规模神经网络的算法级和电路级模拟证明，相比于现有的磁性忆阻器和互补金属氧化物半导体技术，图像识别和量子态制备的软件级精度和更低的能耗。

这一结果，不仅展示了手征边缘态的新应用，而且有助于拓扑量子物理的新计算方案。

Cryogenic in-memory computing using magnetic topological insulators.

磁性拓扑绝缘体的低温存内计算。

图1: 磁性拓扑绝缘体magnetic topological insulator，MTI设备的基本特性。

图2: 磁性拓扑绝缘体MTI，以及鸢尾花iris图案分类的忆阻行为。

图3: 磁性拓扑忆阻器magnetic topological memristors ，MTM神经网络的图像识别和量子态制备。

文献链接

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